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Sie könnten einfach eine längere Pause einlegen. Mindestens 30 Sekunden für den Test.
Mit Normalisierung.
Ohne Normalisierung.
Gleiche 20 %.
So arbeitet ein Agent, der immer das Gleiche zählt. Wenn man alle Zufälligkeiten wegnimmt, ist die Nettoleistung fast die kürzeste.
Net ist uninteressant, da es in der Realität nicht realisierbar ist.
Vielen Dank für die Tests.
Mit Normalisierung.
Ohne Normalisierung.
Die gleichen 20 %.
20% für einen Dummy-EA, der nichts tut... Das ist nicht sehr aussagekräftig. In echtem Code wäre die Zahl um ein Vielfaches geringer. Lohnt es sich, Zeit mit solchen Kleinigkeiten zu verschwenden?
Apropos Optimierung der Berechnungen: Es besteht keine Notwendigkeit, die Bestände aller ausstehenden Aufträge ständig zu überwachen. Wir müssen nur den nächstgelegenen überprüfen. Wenn sie erreicht ist, wird die nächste Stufe erreicht und so weiter.
20% für einen Dummy-EA, der nichts tut... Das ist nicht sehr aussagekräftig. In echtem Code wäre die Zahl um ein Vielfaches geringer. Lohnt es sich, Zeit mit solchen Nebensächlichkeiten zu verschwenden?
Die Feststellung ist richtig. Bei meinem normalen Roboter sehe ich eine zu große Verzögerung im Tester. Hierfür gibt es viele Gründe. Und dies ist einer von ihnen. Ein Durchgang entspricht 100 Millionen Ticks. Nehmen Sie die Standard-Genetik für 10K-Pässe. Das sind mindestens eine Billion Ticks. Bei jedem Tick führt der Prüfer mindestens eine Normalisierung durch. Wenn sie gar nichts tun könnte. Wie hoch sind die Einsparungen bei einer solchen Optimierung? Außerdem würde man sich die Mühe machen, bei jedem Vergleich eine Normalisierung vorzunehmen, wie es jetzt geschieht. Es ist tatsächlich einfacher und effizienter, nur die eingehenden Preise zu normalisieren.
Was die Optimierung der Berechnungen anbelangt, so müssen wir nicht ständig den Stand aller anhängigen Aufträge überwachen. Wir müssen nur den nächstgelegenen überprüfen. Ist sie erreicht, wird die nächste Stufe geprüft usw.
Der eingebaute Tester hinkt dramatisch hinterher, wenn die Zahl der Aufträge steigt. Das Netz TS sind seine "Killer". Ich habe eine solche algorithmische Optimierung vorgeschlagen. Ich glaube nicht, dass sie das tun werden.
Hier geht es nicht um eine große Menge interner Berechnungen, die jeden Tick des Testers begleiten.